问财量化选股策略逻辑
本选股策略逻辑为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周线MACD在零轴之上。通过技术面指标的综合考虑，选择股票未出现过强涨的股票，具有一定的上涨空间。
选股逻辑分析
选股策略综合考虑了RSI指标、涨跌幅、超大单净量和周线MACD等技术面因素。RSI指标小于65可以排除风险较高的个股，涨跌幅和超大单净量综合考虑了技术面的表现，而周线MACD在零轴之上则反映了股票长期走势的牢固性。筛选出未出现过强涨的股票，具有一定的上涨空间。
有何风险？
选股策略中使用的指标有限，未考虑公司基本面因素，如财务状况和盈利能力等，难以刻画个股基本面的情况。此外，由于过于关注技术面，可能会忽略其他重要因素，存在选股盲区。同时，MACD指标存在滞后性，将筛选出的股票分别进行深入分析是必要的。
如何优化？
在选股策略中加入更多因素，如市盈率、市净率、股息率、净利润增长率等基本面因素，给不同股票配置权重，提高选股精度。同时针对不同市场和行情制定不同的选股策略，加强市场分析。通过优化选股逻辑，实现更加综合和精准的选股。
最终的选股逻辑
本选股策略逻辑为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周线MACD在零轴之上。通过技术面指标的综合考虑，选择股票未出现过强涨的股票，具有一定的上涨空间。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：RSI(C,N)：C表示收盘价，N表示计算周期，如RSI(C,14)表示计算14天RSI指标。
- MACD指标：MACD(C,SHORT,LONG,M)：C表示收盘价，SHORT表示短期移动平均数，LONG表示长期移动平均数，M表示MACD信号值的周期，如MACD(C,12,26,9)表示计算12日移动平均和26日移动平均的差别并计算出9日的快速移动平均值。
python代码参考
#导入需要使用的库
import math
import pandas as pd
import tushare as ts
#选股函数
def stock_picking():
#获取RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周线MACD在零轴之上的股票
data = ts.get_today_all()
data = data.dropna()
filter_data = data[(data['rsi'] < 65)
& (data['changepercent'] * data['superior_circulate'] > 0)
& (data['settlement'] < data['open'])
& (data['macd'] > 0)
& (data['macds'] > 0)
& (data['macd_diff'] > 0)]
return filter_data
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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